O documento discute testes diagnósticos, incluindo sua validade e confiabilidade. Testes são usados para diagnosticar doenças, fazer triagem em grupos populacionais e confirmar diagnósticos. Sua sensibilidade e especificidade dependem da prevalência da doença, afetando os valores preditivos. Testes podem ser combinados em paralelo ou série para melhorar o diagnóstico.

1. Testes Diagnósticos
Roberto Medronho
Faculdade de Medicina - UFRJ

2. Processo de decisão clínica que baseia-se,
conscientemente ou não, em probabilidade
DIAGNÓSTICO
Os testes são utilizados no diagnóstico clínico, na
triagem e na pesquisa
 Um teste de diagnóstico é utilizado para determinar a
presença ou ausência de uma doença quando um
individuo apresenta sinais ou sintomas da doença
 Um teste de triagem identifica indivíduos assintomáticos
que podem ter a doença
 O teste diagnóstico é realizado após um teste de triagem
positivo para estabelecer um diagnóstico definitivo

3. Uso dos testes diagnósticos na clínica
Identificar ou confirmar a presença de
doença ou situação relacionada à saúde
Avaliar a gravidade do quadro clínico
Estimar o prognóstico
Monitorar a resposta a uma intervenção

4. Exemplo de testes de screening
 Exame de Papanicolaou para displasia cervical ou câncer
do colo do útero
 Glicemia de jejum para diabetes
 Pressão arterial para hipertensão
 Mamografia para câncer de mama
 PSA para câncer de próstata
 Teste do pezinho em recém-nascidos para fenilcetonúria

5. Validade vs Confiabilidade
 Validade: capacidade do teste discriminar os indivíduos
doentes dos não doentes
 Confiabilidade (precisão): capacidade do teste reproduzir o
mesmo resultado ou ter resultado semelhante, quando
repetido

6. AS APARÊNCIAS PARAA MENTE
SÃO DE QUATRO TIPOS
“As coisas são o que parecem ser;
Ou são e não parecem ser;
Ou não são, mas parecem ser;
Ou não são, nem parecem ser”.
Epictetus (53 – 130 a.C.)

7. A Relação entre Ser e Parecer
Ser
SIM NÃO
SIM
As coisas são
o que parecem ser
Não são, mas
parecem ser
NÃO
São, mas não
parecem ser
Não são e nem
parecem ser

8. A Relação entre Doença e Teste
Doença
+ -
+
Verdadeiro
positivo
Falso
positvo
-
Falso
negativo
Verdadeiro
negativo

9. PRESENTE AUSENTE Total
POS
a
verdadeiro
positivo
b
falso
positivo
a + b
TESTE
NEG
c
falso
negativo
d
verdadeiro
negativo
c + d
Total a + c b + d a + b + c + d
DOENÇA*
Sensibilidade = a / (a + c)
Especificidade = d / (b + d)
Sensibilidade e Especificidade
*como não se tem certeza da presença ou não da doença, utiliza-se o melhor teste
disponível para avaliar um novo teste diagnóstico → teste padrão ouro

10. Sensibilidade (S): é a probabilidade de um teste dar positivo na
presença da doença, isto é, avalia a capacidade do teste detectar a
doença quando ela está presente.
S =
ca
a

Especificidade (E): é probabilidade de um teste dar negativo na ausência
da doença, isto é, avalia a capacidade do teste afastar a doença quando
ela está ausente.
E =
db
d


11. Uso dos testes
Sensíveis
 Necessário para o
diagnóstico de doença
potencialmente grave
 Afastar doenças em fase
inicial do diagnóstico
 O resultado negativo é
mais útil: melhor VPN
Específicos
 Particularmente necessário
quando um resultado falso
positivo pode ser muito lesivo
 Confirmar um diagnóstico
sugerido por outros dados
 O resultado positivo é mais
útil: melhor VPP
Obs: os testes sensíveis também são úteis no screening
de doenças em grupos populacionais

12. PRESENTE AUSENTE Total
POS
a
verdadeiro
positivo
b
falso positivo a + b
TESTE
NEG
c
falso negativo
d
verdadeiro
negativo
c + d
Total a + c b + d a + b + c + d
DOENÇA
VPP = a / (a + b)
VPN = d / (b + d)
Valor preditivo

13. Valor preditivo positivo (VPP): é a proporção de verdadeiros
positivos entre todos os indivíduos com teste positivo. Expressa
a probabilidade de um paciente com o teste positivo ter a doença.
VPP =
ba
a

Valor preditivo negativo (VPN): é a proporção de verdadeiros
negativos entre todos os indivíduos com teste negativo. Expressa
a probabilidade de um paciente com o teste negativo não ter a
doença.
VPN =
dc
d


14. DETERMINANTES DO VALOR PREDITIVO
 sensibilidade
 especificidade
 prevalência da doença na população  probabilidade pré-teste
 valores preditivos positivo e negativo  probabilidade pós-teste
P)(1E)(1P)(S
PS
VPP



P)(1EPS)(1
P)(1E
VPN



Teorema de Bayes

15. 0%
20%
40%
60%
80%
100%
0% 10% 20% 30% 40% 50%
VPP
Prevalência
Valor preditivo positivo emfunção da prevalência
S=99%; E=99%
S=95%; E=95%
S=70%; E=99%
S=99%; E=70%

16. 0%
20%
40%
60%
80%
100%
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%
VPN
Prevalência
Valor preditivo negativo em função da prevalência
S=99%; E=99%
S=95%; E=95%
S=70%; E=99%
S=99%; E=70%

17. Valor Preditivo
Varia com a prevalência (probabilidade
pré-teste) da doença
Para um mesmo teste, quanto maior a
prevalência maior o VPP e menor o VPN
Quanto mais sensível, melhor o VPN
Quanto mais específico, melhor o VPP

18. Prevalência
%
Valor Preditivo
Positivo Negativo
1,0 8,3 99,9
10,0 50,0 98,8
50,0 90,0 90,0
70,0 95,5 80,0
90,0 98,8 50,0
99,0 99,9 50,0
Variação dos valores preditivos de um teste com sensibilidade e
especificidade de 90%, segundo a prevalência da doença

19. Clínica Probabilidade
pré-teste
VP positivo VP negativo
Fem, jovem
dor atípica
5% 16% 98%
Masc, 40 anos
dor atípica
50% 78% 73%
Masc, 45–55 anos
angina típica
90% 97% 23%
TE para diagnóstico DC, metanálise:
sensibilidade = 70% e especificidade = 80%
Gianrossi et al, 1989

20. PRESENTE AUSENTE Total
POS
a
verdadeiro
positivo
b
falso positivo a + b
TESTE
NEG
c
falso negativo
d
verdadeiro
negativo
c + d
Total a + c b + d a + b + c + d
DOENÇA
Razão de verossimilhança pos: a / a + c
b / b + d
Razão de verossimilhança neg: c / a + c
d / b + d
Chance ou Odds
= p / 1-p
Razão de Verossimilhança

21. RAZÃO DE VEROSSIMILHANÇA
É definida como a razão entre a probabilidade de um determinado
resultado de um teste diagnóstico em indivíduos portadores da doença
e a probabilidade do mesmo resultado em indivíduos sem a doença
Para um teste dicotômico (positivo/negativo):
Razão de verossimilhança para o teste positivo (RV+): expressa quantas
vezes é mais provável encontrar um resultado positivo em pessoas
doentes quando comparado com pessoas não doentes
RV+ =
E1
S

Razão de verossimilhança para o teste negativo (RV-): expressa quantas
vezes é mais provável encontrar um resultado negativo em pessoas
doentes quando comparado com pessoas não doentes
RV- =
E
S-1

22. PRESENTE AUSENTE Total
POS
a
verdadeiro
positivo
b
falso positivo a + b
TESTE
NEG
c
falso negativo
d
verdadeiro
negativo
c + d
Total a + c b + d a + b + c + d
DOENÇA
Prevalência: a + c
a + b + c + d
Acurácia: a + d
a + b + c + d
Outras medidas

23. Distribuição dos valores sangüíneos de glicose
em uma população normal e diabética
Hipotética
Real

24. Efeito da definição de diferentes níveis de glicemia
nos resultados falso positivo e falso negativo

25. Ponto de corte com o mínimo erro possível

26. Glicemia pós-prandial (2h)
mg/100mL
Sensibilidade
(%)
Especificidade
(%)
70 98,6 8,8
80 97,1 25,5
90 94,3 47,6
100 88,6 69,8
110 85,7 84,1
120 71,4 92,5
130 64,3 96,9
140 57,1 99,4
150 50,0 99,6
160 47,1 99,8
160 47,1 99,8
170 42,9 100,0
180 38,6 100,0
190 34,3 100,0
200 27,1 100,0
Trade-off entre sensibilidade e especificidade
no diagnóstico de diabetes

27. Curva ROC da glicemia pós-prandial (2h) mg/100mL

28. Curva ROC
Sensibilidade
(Proporçãodeverdadeiropositivo)
1-especificidade
(Proporção de falso positivo)

29. Testes em paralelo
Diagnóstico rápido. Ex: situações de emergência
O resultado positivo é considerado se um dos dois testes resultar positivo
  BATp 
onde,
Tp+ = teste em paralelo positivo
A+ = resultado positivo do teste A
B+ = resultado positivo do teste B
Sensibilidade combinada dos testes em paralelo pode ser calculada utilizando-se as regras para
o cálculo da probabilidade para a união de dois eventos independentes:
Sp = SA + SB – SA x SB
onde,
Sp = sensibilidade combinada dos testes em paralelo
SA = sensibilidade do teste A
SB = sensibilidade do teste B
O resultado negativo dos testes em paralelo somente será considerado se os dois testes
resultarem negativos. Assim, utilizando-se as regras para o cálculo da probabilidade
condicional, a especificidade combinada dos testes em paralelo pode ser calculada como:
Ep = EA x EB
onde,
Ep = especificidade combinada dos testes em paralelo
EA = especificidade do teste A
EB = especificidade do teste B

30. Teste S (%) E (%) VPP (%) VPN (%)
A 80 70 22,86 96,92
B 90 90 50 98,78
A e B 98 63 22,74 99,65
Sensibilidade, especificidade e valores preditivo positivo e
negativo dos testes A, B e da combinação
em paralelo de A e B

31. Testes em série
Processos diagnósticos que não requerem urgência. Ex: pacientes de ambulatórios ou
internados para investigação diagnóstica
Usados também em casos de testes que são muito caros ou que oferecem risco para o paciente
Os testes são aplicados sequencialmente e o segundo teste somente será aplicado se o primeiro
resultar positivo
  BATp 
onde,
Tp+ = teste em série positivo
A+ = resultado positivo do teste A
B+ = resultado positivo do teste B
A sensibilidade combinada dos testes em série pode ser calculada utilizando-se as regras para o
cálculo da probabilidade para a interseção de dois eventos:
Ss = SA x SB
onde,
Ss = sensibilidade combinada dos testes em série
SA = sensibilidade do teste A
SB = sensibilidade do teste B
A especificidade combinada dos testes em série pode ser calculada, utilizando-se as regras para
o cálculo da probabilidade, da seguinte forma:
Es = EA + EB - EA x EB
onde,
Es = especificidade combinada dos testes em série
EA = especificidade do teste A
EB = especificidade do teste B

32. Teste S (%) E (%) VPP (%) VPN (%)
A 80 70 22,86 96,92
B 90 90 50 98,78
A e B 72 97 72,73 96,89
Sensibilidade, especificidade e valores preditivo positivo
e negativo dos testes A, B e da combinação em série de A e B